介绍
本次分享1本「机器学习」和「深度学习」好书。
专治ML和DL炼丹过程中遇到的挑战，而非单纯地算法理论，适合想应用机器学习的读者。
重点介绍如何应用模型解决机器学习和深度学习的实际问题，内容如下，
配置专属炼丹环境 监督学习VS无监督学习 交叉验证 评价指标 安排机器学习项目 处理分类变量 特征工程 特征选择 Hyperparameter优化 图像分类与分割 文本分类/回归 集成学习 可复现的代码与模型部署
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